Agrégations simples & avancées

📌 Agrégations classiques

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SELECT
  client_id,
  COUNT(*) AS nb_commandes,
  SUM(montant) AS total,
  AVG(montant) AS moyenne_total
FROM commandes
GROUP BY client_id;

⚠️ WHERE vs HAVING

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-- Clients avec au moins 5 commandes
SELECT client_id, COUNT(*) AS nb
FROM commandes
GROUP BY client_id
HAVING COUNT(*) >= 5;

🧼 FILTER – Appliquer une agrégation conditionnelle

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💡 Très pratique pour éviter les CASE WHEN dans les SUM/COUNT.

SELECT
  client_id,
  COUNT(*) AS nb_total,
  COUNT(*) FILTER (WHERE montant > 100) AS nb_grandes_commandes
FROM commandes
GROUP BY client_id;

Plus lisible que :

COUNT(CASE WHEN montant > 100 THEN 1 ELSE NULL END)

🧮 GROUPING SETS / ROLLUP / CUBE

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Permet de faire plusieurs agrégations d’un coup (comme un UNION automatique).

• GROUPING SETS

  SELECT region, produit, SUM(montant)
  FROM ventes
  GROUP BY GROUPING SETS (
    (region, produit),
    (region),
    (produit),
    ()
  );
  

  👉 Ça fait 4 agrégations :

  • par région & produit
  • par région
  • par produit
  • total général

• ROLLUP : Cas particulier de GROUPING SETS, pour hiérarchie top-down.

  SELECT region, produit, SUM(montant)
  FROM ventes
  GROUP BY ROLLUP(region, produit);
  

  👉 Donne :

  • région + produit
  • région seule
  • total général

• CUBE : Combine toutes les combinaisons possibles des colonnes groupées.

  SELECT region, produit, SUM(montant)
  FROM ventes
  GROUP BY CUBE(region, produit);
  

  👉 Donne :

  • region + produit
  • region seule
  • produit seul
  • total général

🧯 Pièges à éviter

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🏋️‍♂️ Entraînement

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• Pour chaque client, afficher :
  • nombre de commandes
  • total des montants
  • nombre de commandes > 100
• N’afficher que les clients avec au moins 2 commandes > 200
• Regrouper les ventes par produit et region, avec un total général
• Afficher tous les regroupements possibles (produit, region, global) avec CUBE

duckdb.sql("""
SELECT
  client_id,
  COUNT(*) AS total,
  COUNT(*) FILTER (WHERE montant > 100) AS nb_grandes_commandes
FROM commandes
GROUP BY client_id
HAVING COUNT(*) >= 2;
""").df()

📚 Ressources utiles

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• 📘 Mode SQL – GROUP BY
• 🧪 DuckDB – FILTER in aggregates
• 🧠 PostgreSQL – GROUPING SETS
• 🎮 SQLZoo – Aggregates